Yeni bir çalışma, yerin çekirdek-manto sınırında altı farklı yapıyı belirlemek için derin öğrenme yöntemlerini kullandı.
Bilim insanları, yerin çekirdek ve derin manto arasındaki 2,900 kilometre derinliğe kadar inemediğinden, bu bölgeyi incelemek için depremler sırasında kaydedilen sismik dalgaların sağladığı bilgileri kullanmak zorunda kalıyor. JGR Solid Earth dergisinde yayımlanan yeni bir çalışmada, araştırmacılar belirli bir tür sismik dalga setini incelemek için derin öğrenme yöntemlerini kullandı. Analiz, çekirdek-manto sınırında (CMB) daha önce yalnızca dağınık lekeler olarak görülen altı sürekli düzensizlik bandını ortaya çıkardı.
Çekirdek-manto sınırındaki sismik dalgalar
Yeni çalışmada yer alan ekip, çekirdek-manto sınırındaki olayları analiz etmek için PKP öncüllerini kullandı. PKP öncülleri, genellikle daha güçlü sismik dalgaların birkaç saniye öncesinde gelen zayıf sismik dalgalardır. CMB, ısı akışını, manto dolaşımını ve volkanik plütonların yükselişini kontrol etmeye yardımcı olduğu için, bu bölgedeki içgörüler araştırmacıların yerin derin iç yapısının dinamiklerini ve evrimini anlamalarına yardımcı oluyor. Bu bölge büyük yapılar içermenin yanı sıra, farklı sıcaklık veya kimyasal bileşime sahip daha küçük gizli parçaları da barındırıyor. PKP öncülleri, bu detayları analiz etmek için özellikle uygundur.
Derin öğrenmenin sağladığı yenilikler
PKP öncülleri genellikle zayıf olduğu için depremler kaydedilirken manuel olarak tespit edilmesi zordur. Araştırmacılar, sinyal-gürültü oranını artırmak, zayıf sinyalleri kaldırmak ve dalga saçılmasının kaynağını belirlemek için çeşitli teknikler denemektedir. Ancak etkili olabilmeleri için, araştırmacılar milyonlarca sismik kaydı sürekli olarak analiz edebilecek ölçeklenebilir bir yöntem bulmak zorundaydılar. Geçtiğimiz yıl başka bir ekip, sismik verileri kullanarak 30,000’den fazla PKP öncül sinyalini tanımlamak için bir sinir ağı çerçevesi kullandı. Ancak bu çalışma, yoğun sismik dizilere daha fazla bağımlıydı ve bu da kapsama alanını sınırladı. Yine de bu durum, derin öğrenmenin genellikle izole edilmesi zor olan PKP öncüllerini analiz etmek için kullanılabileceğini gösterdi.
Yeni çalışmada, 1990’dan 2024’e kadar dünya genelinde toplanan 2 milyondan fazla sismik kaydı analiz etmek için derin öğrenme sistemi kullanıldı. Sistem, düşük kaliteli kayıtları filtreleyerek bir dalga formunun PKP öncülü içerip içermediğini sınıflandırdı. Ekip, yapay zekayı geliştirmek için örnekleri sürekli olarak kontrol edip düzeltti. Sonuç olarak, PKP öncül sinyalleri için 174,929 tespit edildi; bu, önceki küresel öncül veri setlerinin toplamının yaklaşık on katı. Bu genişletilmiş veri, daha önce izole gözlemleri geniş, sürekli bantlar haline bağladı. Ekip, Kuzey Atlantik, Kuzey Avrasya, Güney Atlantik, Güney Afrika, Pasifik ve Antarktika çevresinde bu tür altı bölge belirledi.
Kaynak: Phys.org
